FlashMLA

FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

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FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, projetado especificamente para serviços de sequência de comprimento variável. Ele é baseado no CUDA 12.3 e versões posteriores, e suporta PyTorch 2.0 e versões posteriores. A principal vantagem do FlashMLA reside em seu acesso à memória e desempenho computacional eficientes, capaz de atingir até 3000 GB/s de largura de banda de memória e 580 TFLOPS de desempenho computacional em H800 SXM5. Essa tecnologia é de grande importância para tarefas de aprendizado profundo que exigem computação paralela em larga escala e gerenciamento eficiente de memória, especialmente em processamento de linguagem natural e visão computacional. A inspiração para o desenvolvimento do FlashMLA veio do FlashAttention 2 e 3 e do projeto Cutlass, com o objetivo de fornecer aos pesquisadores e desenvolvedores uma ferramenta de computação eficiente.

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FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

node-DeepResearch — Realiza buscas e leituras contínuas na web até encontrar a resposta (ou exceder o orçamento de tokens).

Open R1 — Este é um projeto de recriação de um modelo DeepSeek-R1 totalmente aberto, destinado a ajudar desenvolvedores a reproduzir e construir modelos baseados em R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

Tarsier — Tarsier é um grande modelo de linguagem de vídeo lançado pela ByteDance para gerar descrições de vídeo de alta qualidade.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 é um modelo básico multimodal de ponta, focado na compreensão de imagens e vídeos.

MiniMax-01 — Modelo de linguagem poderoso com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

DeepSeek-V3 — Modelo de linguagem Mixture-of-Experts com 671B de parâmetros.

DRT-o1 — Modelo de tradução de máquina de raciocínio profundo, otimizado por meio de cadeias de raciocínio longas.

mwp_ReFT — Framework de ajuste fino de modelos baseado em aprendizado por reforço profundo

Florence-VL — Ferramenta de aprimoramento de modelos de linguagem visual, combinando codificador visual generativo e técnica de fusão profunda e ampla.

PaliGemma 2 — O PaliGemma 2 é um poderoso modelo de linguagem visual, fácil de otimizar.

LLaMA-Mesh — União de modelos de linguagem e geração de malha 3D

Demonstração MaskGCT TTS — Demonstração de texto para fala (TTS) baseada no modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizado de estrutura unificada para compreensão de documentos sem OCR

F5-TTS — Modelo de síntese de texto para fala (TTS) de alta qualidade baseado em aprendizado profundo

Llama 3.2 3b Voice — Ferramenta de síntese de voz que utiliza o modelo Llama.

Aixploria — Catálogo de ferramentas de IA, descubra as melhores ferramentas de IA

RWKV — Arquitetura de modelo de linguagem de nova geração, que supera o Transformer.

FlashAttention — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

llama3-from-scratch — Implementação do modelo Llama3 do zero

RAGFlow — Motor de RAG (Geração Aumentada por Recuperação) de código aberto baseado em compreensão profunda de documentos.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Modelo LLaVA otimizado pelo XTuner, combinando processamento de imagem e texto.

EasyContext — EasyContext demonstra como treinar modelos de linguagem com contexto de 700K e 1M tokens, combinando tecnologias existentes.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.